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Neural Networks Based Predictive Control for TRT

机译:基于神经网络的TRT预测控制

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摘要

This paper presents a neural network based predictive control for TRT (Top Gas Pressure Recovery Turbine). TRT is a nonlinear system with time-delay. To keep the top gas pressure stable, predictive control is developed and a RBF neural network which is trained using the input-output data of the practical process as predictive model. RBFNN (radial basis function neural network) can approach any nonlinear function in theory. Simulation results show that the neural network based predictive controller can obtain satisfactory performance in top gas pressure control.
机译:本文提出了一种基于神经网络的TRT(顶部气体压力回收涡轮机)的预测控制。 TRT是具有延时的非线性系统。为了保持顶部气体压力稳定,开发预测控制和使用实际过程的输入输出数据作为预测模型进行培训的RBF神经网络。 RBFNN(径向基函数神经网络)可以理论地接近任何非线性功能。仿真结果表明,基于神经网络的预测控制器可以获得顶部气压控制的令人满意的性能。

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